《数学之美》读后感
数学方面的书籍读后感
数学方面的书籍读后感
《数学之美》读后感
读完《数学之美》，我对数学的认识发生了很大的改变。
这本书深入浅出地介绍了数学的美妙之处，让我对数学有了全新的理解。
首先，这本书向我展示了数学与现实生活的密切联系。
作者通过生动的例子和故事，向读者展示了数学在科学、经济、社会等各个领域的应用。
我通过阅读了解到，数学不仅仅是一门抽象的理论，它贯穿于我们生活的方方面面。
在这个信息爆炸的时代，数学的应用已经无处不在，而读完这本书后，我也更加明白了数学在现代社会中的重要性。
其次，我深受书中对数学思维的启发。
数学思维不仅仅是为了解决数学问题，更是一种思考问题、解决问题的方法和逻辑。
这本书通过讲述数学家们如何运用数学思维解决实际问题的案例，让我在思考问题时更加注重逻辑思维和清晰的表达。
我意识到数学思维可以帮助我们更好地面对困难和挑战，解决问题时更加高效和准确。
最后，这本书也激发了我对数学的兴趣。
以往，我对数学总是带有一种抵触情绪，觉得它枯燥乏味。
但通过阅读《数学之美》，我发现数学可以是如此有趣和引人入胜的学科。
我开始尝试着去理解数学背后的逻辑和美妙，从中发现了数学的趣味和挑战。
总之，读完《数学之美》给我带来了很多的启示和思考。
我明白了数学的重要性，感受到了数学思维的力量，并且重新找到了对数学的兴趣和热爱。
这本书不仅拓宽了我的知识面，还培养了我在思考和解决问题时的数学素养。
我相信，在未来的学习和生活中，这些启示将继续影响并指引着我。
读一本有关数学的书后读后感
读一本有关数学的书后读后感《读〈数学之美〉有感》最近读了一本有关数学的书，名字叫《数学之美》。
读这本书的过程就像是一场有趣的冒险，让我对数学这个看似枯燥的学科有了全新的认识。
一开始读的时候，我心里还直犯嘀咕，担心满篇都是高深的数学公式和复杂的理论，那我肯定会看得一头雾水。
但是当我翻开书的时候，却发现它和我想象中的很不一样。
作者用非常通俗易懂的语言，从实际生活中的例子着手，一点点引入数学概念。
读到关于搜索引擎背后的数学原理这部分时，我感觉十分奇妙。
以前我只知道在搜索框里输入关键词，然后就能得到很多搜索结果，但从来没想过背后有着这么多数学知识在发挥作用。
作者提到利用矩阵运算等来处理海量的网页信息，以确定网页与搜索关键词的相关性。
我就想到了我们使用搜索引擎的日常场景，每次都能快速而比较精准地得到自己想要的结果，这背后竟是如此复杂而精妙的数学逻辑。
这让我深深明白数学并不是一个只存在于课堂和书本上的抽象学科，它在我们现代的科技生活中无处不在，悄无声息地推动着现代信息产业的发展。
特别触动我的是书中讲述的数字通信中信息编码纠错的部分。
作者解释了如何运用简单的数学模型，确保信息在传输过程中的准确性。
我联想到自己发消息的时候，如果网络不好可能会有乱码或者缺失部分内容，但是现代通信技术可以保证信息在大部分情况下准确无误地传递，这背后数学的功劳功不可没。
我觉得作者想表达的就是数学其实就是一种很强大的工具，它简化了复杂的现实世界中的问题，并给出高效的解决方法。
不过里面有些内容我也不是一下子就能完全理解。
比如说在讲某些复杂的算法优化时，那些新的概念和逻辑关系，我得停下来反复思考几遍。
但是这种在阅读中的困惑也让我意识到自己对数学的知识储备还很薄弱。
虽然没有能马上理解，但是它像是一颗种子一样种在了我心里，我想要后续去查找更多资料把它弄懂。
后来我明白了，数学不仅仅是为了计算和考试，它有着一种独特的美。
这种美在于它简洁的表达方式却能够处理巨大而复杂的数据和问题。
我读经典：读《数学之美》有感
我读经典：读《数学之美》有感一提到“数学”，很多人也许就会感到头痛。
确实，在大学的所有课程中，凡是与“数学”有关的课一般逃课率都比较高，当然挂科率也比较的高。
可见，大家对“数学”是多么的“厌恶”。
但是，我们每天的生活又离不“数学”。
你到农贸市场去做买卖，需要算账，这是最简单的“数学”。
作为软件开发人员的我们，需要设计算法，那就更离不开“数学”了。
“数学”，集天使与恶魔于一身，真是让人“又爱又恨”！最近，我阅读了吴军老师的又一力作《数学之美》。
在这本二百多页的书中，作者深入浅出地介绍了很多数学方法及其在实际工作中的应用，让人很受益！清华大学的李星教授以及大家都熟悉的李开复老师对该书作了序，均给予了高度的评价。
李星教授给出了读此书后的体会：追根溯源、体会方法和超越欣赏，而李开复老师说这本书“真的非常好”，“会是给这个社会和年轻人最好的礼物”。
我读完此书后，觉得既高兴又惶恐。
高兴的是自己有幸了解到这么多数学方法及其在科学技术中的应用，惶恐的是自己学了这么多年数学，但仍然有很多数学方法是不清楚的、甚至闻所未闻的。
看来，学习真是一个漫长的过程，要不断积累啊！通读全书，我觉得可以将该书分为两个主题：数学方法和人物。
第一，数学方法。
该书一共29章，主要介绍了这些数学方法：统计方法、统计语言模型、中文信息处理、隐含马尔科夫模型、布尔代数、图论、网页排名技术、信息论、动态规划、余弦定理、矩阵运算、信息指纹、密码学、搜索技术、数学模型、最大熵模型、拼音输入法、贝叶斯网络、句法分析、维特比算法、各个击破算法等。
在这些数学方法中，我感触最深的是“余弦定理”和“动态规划”。
对于“余弦定理”，我们在中学的时候就已经学过了，在考试中也经常会遇到，但是脱离书本之后，我们很难想象它会有什么实际的用处。
直到读了《数学之美》，我才知道，它可以应用于新闻的分类，可以用于找出主题类似的新闻。
看来，这和我们日常生活是很贴近的，因为我们每天都在用电脑、手机上网看新闻，基本上是按“科技”、“财经”、“社会”等主题在阅读。
数学之美读后感800字
数学之美读后感800字《数学之美读后感》篇一读《数学之美》这本书，就像是在一个神秘而又迷人的花园里漫步。
以前，我总觉得数学是一门枯燥、冰冷的学科，满是复杂的公式和没完没了的计算。
但这本书彻底改变了我对数学的看法。
就拿信息编码来说吧。
书中提到的哈夫曼编码，就像一个超级聪明的小管家，能把信息安排得井井有条。
我想象着，在一个巨大的数据仓库里，哈夫曼编码就像一个拿着指挥棒的小魔法师，它把那些杂乱无章的数据按照一定的规则进行排列，使得信息的存储和传输变得高效又节省空间。
这让我想起我整理自己的房间，要是我也能像哈夫曼编码那样有条理就好了。
我平时东西总是乱放，找个东西得翻箱倒柜，半天还找不到。
这时候我就想，数学的这种有条理难道不正是我们生活中所需要的吗？书中还讲到了搜索引擎背后的数学原理。
这可真是太神奇了！我原本以为搜索引擎就是简单地根据关键词去找网页，就像在大海里捞针一样，捞到哪个是哪个。
但实际上，背后有一套复杂的数学算法在支撑着。
它就像一个超级大脑，能准确地判断出哪个网页才是你真正想要的。
这就好比你去一个超级大的图书馆找一本书，要是没有一个合理的索引系统，那你可能得找上一整天。
而数学就给搜索引擎提供了这个完美的索引系统。
不过呢，我也有一些小疑惑。
书里有些数学概念真的很难理解，我得反复看好多遍才能大概明白。
也许这就是数学的高深之处吧。
就像攀登一座高峰，越往上越艰难。
但我觉得，正是这种挑战性，才让数学更加迷人。
如果数学都像1 + 1 = 2那么简单，那它可能就失去了那种独特的魅力。
总之，读了《数学之美》，我就像发现了一个新大陆一样兴奋。
数学不再是我眼中那个可怕的“怪兽”，而是变成了一个充满魅力的神秘宝藏。
我想我以后会更加努力地去探索这个宝藏的，说不定还能发现更多数学的美呢。
《数学之美读后感》篇二《数学之美》这本书啊，读完之后我真是百感交集。
刚开始翻开这本书的时候，我心里还直犯嘀咕：数学能有啥美啊？不就是那些让人头疼的数字和图形嘛。
数学之美读后感
数学之美读后感数学，一门古老而神秘的学科，一直以来都被视为智慧的象征。
在我们的日常生活中，数学似乎无处不在，从简单的购物算账到复杂的科学研究，都离不开数学的身影。
然而，对于大多数人来说，数学往往被视为枯燥、乏味且难以理解的学科。
直到我读了《数学之美》这本书，才彻底改变了我对数学的看法，让我领略到了数学那独特而又迷人的魅力。
《数学之美》这本书并非是一本传统的数学教材，它没有复杂的公式推导和深奥的定理证明，而是以通俗易懂的语言和生动有趣的例子，向我们展示了数学在信息处理、人工智能、自然语言处理等领域的广泛应用和巨大价值。
作者吴军博士凭借其深厚的数学功底和丰富的实践经验，将看似高深莫测的数学知识讲解得深入浅出，让即使没有数学专业背景的读者也能轻松理解和接受。
书中给我留下深刻印象的一个例子是搜索引擎背后的数学原理。
在我们日常使用搜索引擎时，只需输入几个关键词，就能在瞬间获得大量相关的网页信息。
然而，这看似简单的操作背后，却蕴含着复杂的数学算法。
搜索引擎通过对网页内容进行分析和处理，建立起庞大的索引数据库。
当我们输入关键词时，搜索引擎会运用数学中的概率统计、向量空间模型等知识，对数据库中的网页进行相关性排序，从而为我们提供最相关、最有用的搜索结果。
这让我深刻地认识到，数学并非只是书本上的理论知识，而是能够实实在在地解决实际问题，为我们的生活带来便利。
另一个让我深受启发的是自然语言处理中的数学应用。
语言，作为人类交流的重要工具，其复杂性和多样性一直是计算机处理的难题。
然而，通过运用数学中的语法分析、词频统计、语义理解等方法，计算机能够在一定程度上理解和处理自然语言。
例如，机器翻译就是通过建立数学模型，将一种语言转化为另一种语言。
这让我不禁感叹数学的强大力量，它能够打破语言的障碍，促进不同文化之间的交流与融合。
在阅读的过程中，我还发现数学之美不仅体现在其实际应用中，更体现在其内在的逻辑和结构上。
数学中的定理和公式，往往是简洁而优美的，它们以一种简洁而精确的方式描述了自然界和人类社会中的各种现象和规律。
数学之美第六章读后感
数学之美第六章读后感篇一数学之美第六章读后感哎呀妈呀，读完数学之美第六章，我这小心肝儿可是被震得一愣一愣的！这一章里讲的那些数学原理和应用，一开始我觉得可能会是枯燥得要命，谁能想到居然能这么有趣呢？就比如说那个算法，以前我总觉得算法这东西离我十万八千里，可现在我发现，也许它就在我每天用的手机软件里，偷偷地发挥着大作用。
我觉得吧，数学有时候就像个神秘的魔法师，能把那些看似乱七八糟的数据变得井井有条。
这章里提到的一些案例，真的让我大开眼界。
可能很多人觉得数学就是一堆公式和数字，没啥美感可言，但通过这一章，我开始怀疑自己以前的想法是不是太肤浅了。
就像作者说的，数学在解决实际问题的时候，那简直是威力无穷啊！我就在想，要是我能早点明白这些，是不是数学成绩就能好点啦？也许我以前对数学的恐惧，就是因为没有发现它隐藏的美。
不过，读这一章的时候，我也有迷糊的时候。
有些概念我觉得我好像懂了，又好像没懂，那种感觉真让人抓心挠肝的。
我就问自己：“这到底是咋回事啊？” 但不管怎么说，这一章让我对数学的看法有了很大的改变。
你们说，数学这么美，为啥我们学的时候感觉那么难呢？这难道不矛盾吗？篇二数学之美第六章读后感嘿，朋友们！读完数学之美第六章，我真是感慨万千呐！一开始，我心里还犯嘀咕：“这数学能有啥美？不就是一堆让人头疼的公式和难题嘛！” 可当我真正深入这第六章，我才发现，我之前的想法简直大错特错！这一章里讲的那些数学知识，就像是一道道神秘的密码，等着我们去破解。
比如说其中提到的数学模型，我一开始觉得那玩意儿高深莫测，可仔细琢磨琢磨，也许它就像我们搭积木一样，一块一块拼起来，就能构建出一个神奇的世界。
我不禁在想，数学是不是一直在我们身边悄悄地发挥着作用，只是我们没有察觉到呢？可能我们每天的生活，从早上起床看时间，到晚上刷手机购物，背后都有数学的影子。
不过，读的过程中我也有点小纠结。
有些地方我得反复看好几遍才能明白，我就问自己：“我是不是太笨了？” 但转念一想，这么深奥的知识，不容易懂也正常嘛！这让我联想到我们的学习过程，有时候觉得数学难，是不是因为我们没有用心去发现它的美呢？我觉得，数学之美就在于它能把复杂的问题简单化，能从混乱中找出规律。
《数学之美》读后感(精选多篇)
《数学之美》读后感(精选多篇)第一篇：《数学之美》读后感确切的来说，《数学之美》并不是一本书，它是谷歌黑板报中的一系列文章，介绍数学在信息检索和自然语言处理中的主导作用和奇妙应用，每一篇文章都不长，但小中见大，从看似高深的高科技中用通俗易懂的案例展示了数学之美，深深的吸引了我。
这一系列文章的作者是google公司的科学家吴军。
他毕业于清华大学计算机系（本科）和电子工程系（硕士），并于1993-1996年在清华任讲师。
他于1996年起在美国约翰霍普金斯大学攻读博士，并于xx年获得计算机科学博士学位。
在清华和约翰霍普金斯大学期间，吴军博士致力于语音识别、自然语言处理，特别是统计语言模型的研究。
他曾获得1995年的全国人机语音智能接口会议的最佳论文奖和xx年eurospeech的最佳论文奖。
吴军博士于xx年加入google公司，现任google研究院资深研究员。
到google不久，他和三个同事们开创了网络搜索反作弊的研究领域，并因此获得工程奖。
xx年，他和两个同事共同成立了中日韩文搜索部门。
吴军博士是当前google中日韩文搜索算法的主要设计者。
在google其间，他领导了许多研发项目，包括许多与中文相关的产品和自然语言处理的项目，并得到了公司首席执行官埃里克.施密特的高度评价。
吴军博士在国内外发表过数十篇论文并获得和申请了近十项美国和国际专利。
他于xx年起，当选为约翰霍普金斯大学计算机系董事会董事。
正是他在信息检索与自然语言处理领域中的一系列工作，使他讲述了我所看到的内容－数学之美。
看了数学之美，立即联想到了金庸小说中的武林高人，总是把一套大多数人都会的入门功夫使得威力无比，击溃众多敌者。
东西放在那，它的威力如何，并键在于使用者，武术如此，数学同样如此。
于我而言，语音视别是一类高科技，作为非专业人土，深觉高奥。
但看完数学之美之后，顿感惊诧，原来如此深奥东西的解决方法自己也学过，并且理工科读过大学的人都学过，那就是统计学中的条件概率p(a/b)，即b事件发生条件下a事件发生的概率。
数学之美读后感
数学之美读后感曾经，数学于我而言，不过是一堆枯燥的公式、繁琐的计算和无尽的难题。
它就像一座难以攀登的高山，让我望而却步。
然而，当我翻开《数学之美》这本书，一切都发生了改变。
书中没有那种令人生畏的高深理论，而是用通俗易懂的语言，讲述了数学在日常生活和科技领域中的神奇应用。
这让我仿佛打开了一个全新的世界，一个充满着数学之美的奇妙世界。
其中，给我印象最深的是书中关于搜索引擎的数学原理的阐述。
以前，我只是简单地在搜索框里输入关键词，然后等着页面弹出结果。
但从没想过，这看似简单的操作背后，竟然蕴含着如此复杂而精妙的数学算法。
比如说，搜索引擎要如何理解我们输入的关键词呢？这可不是一件简单的事儿。
它需要运用自然语言处理技术，把我们输入的文字转化为数学模型，然后在海量的数据中进行快速准确的搜索。
这就像是在一个巨大的图书馆里，瞬间找到你想要的那本书。
而实现这一切的核心，就是数学。
书中还提到了网页排名的算法——PageRank。
这个算法的基本思想特别有趣。
它把网页想象成一个个节点，链接就像是节点之间的道路。
如果一个网页被很多其他重要的网页链接到，那么它就被认为是重要的，排名就会靠前。
这就好像在一个社交网络中，一个人如果被很多有影响力的人认可和推荐，那他的地位自然就高。
让我给您细细讲讲我自己的一次小体验吧。
有一次，我在做一个关于历史的研究项目，需要查找大量的资料。
我输入了一些关键词，然后搜索引擎迅速给出了结果。
一开始，我还没觉得有什么特别的，只是按照顺序浏览着网页。
但当我仔细观察搜索结果的排序时，我发现那些排在前面的网页，确实内容更丰富、更权威、更有价值。
这让我不禁想到了书中所讲的数学算法在起作用。
我点进了几个排名靠前的网页，发现它们的内容组织得非常清晰，引用的资料也很准确。
而那些排名靠后的网页，要么信息不够全面，要么质量参差不齐。
这时候我才真正意识到，数学的力量是如此强大。
它在幕后默默地工作，为我们筛选出最有用的信息，节省了我们大量的时间和精力。
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《数学之美》读后感
确切的来说，《数学之美》并不是一本书，它是谷歌黑板报中的一系列文章，介绍数学在信息检索和自然语言处理中的主导作用和奇妙应用，每一篇文章都不长，但小中见大，从看似高深的高科技中用通俗易懂的案例展示了数学之美，深深的吸引了我。
这一系列文章的作者是google公司的科学家吴军。
他毕业于清华大学计算机系（本科）和电子工程系（硕士），并于1993-1996年在清华任讲师。
他于1996年起在美国约翰霍普金斯大学攻读博士，并于XX年获得计算机科学博士学位。
在清华和约翰霍普金斯大学期间，吴军博士致力于语音识别、自然语言处理，特别是统计语言模型的研究。
他曾获得1995年的全国人机语音智能接口会议的最佳论文奖和XX年eurospeech的最佳论文奖。
吴军博士于XX年加入google公司，现任google研究院资深研究员。
到google不久，他和三个同事们开创了网络搜索反作弊的研究领域，并因此获得工程奖。
XX年，他和两个同事共同成立了中日韩文搜索部门。
吴军博士是当前google中日韩文搜索算法的主要设计者。
在google其间，他领导了许多研发项目，包括许多与中文相关的产品和自然语言处理的项目，并得到了公司首席执行官埃里克.施密特的高度评价。
吴军博士在国内外发表过数十篇论文并获得和
申请了近十项美国和国际专利。
他于XX年起，当选为约翰霍普金斯大学计算机系董事会董事。
正是他在信息检索与自然语言处理领域中的一系列工作，使他讲述了我所看到的内容－数学之美。
看了数学之美，立即联想到了金庸小说中的武林高人，总是把一套大多数人都会的入门功夫使得威力无比，击溃众多敌者。
东西放在那，它的威力如何，并键在于使用者，武术如此，数学同样如此。
于我而言，语音视别是一类高科技，作为非专业人土，深觉高奥。
但看完数学之美之后，顿感惊诧，原来如此深奥东西的解决方法自己也学过，并且理工科读过大学的人都学过，那就是统计学中的条件概率p(a/b)，即b事件发生条件下a事件发生的概率。
如果s表示一连串特定顺序排列的词w1，w2，…，wn，换句话说，s可以表示某一个由一连串特定顺序排练的词而组成的一个有意义的句子。
现在，机器对语言的识别从某种角度来说，就是想知道s在文本中出现的可能性，也就是数学上所说的s的概率用p(s)来表示。
利用条件概率的公式，s这个序列出现的概率等于每一个词出现的概率相乘，于是p(s)可展开为：
p(s)=p(w1)p(w2|w1)p(w3|w1w2)…p(wn|w1w2…wn-1)
其中p(w1)表示第一个词w1出现的概率；p(w2|w1)是在
已知第一个词的前提下，第二个词出现的概率；以次类推。
不难看出，到了词wn，它的出现概率取决于它前面所有词。
从计算上来看，各种可能性太多，无法实现。
因此我们假定任意一个词wi的出现概率只同它前面的词wi-1有关(即马尔可夫假设），于是问题就变得很简单了。
现在，s出现的概率就变为：
p(s)=p(w1)p(w2|w1)p(w3|w2)…p(wi|wi-1)…
(当然，也可以假设一个词又前面n-1个词决定，模型稍微复杂些。
）
接下来的问题就是如何估计p(wi|wi-1)。
现在有了大量机读文本后，这个问题变得很简单，只要数一数这对词（wi-1,wi)在统计的文本中出现了多少次，以及wi-1本身在同样的文本中前后相邻出现了多少次，然后用两个数一除就可以了,p(wi|wi-1)=p(wi-1,wi)/p(wi-1)。
也许很多人不相信用这么简单的数学模型能解决复杂的语音识别、机器翻译等问题。
其实不光是常人，就连很多语言学家都曾质疑过这种方法的有效性，但事实证明，统计语言模型比任何已知的借助某种规则的解决方法都有效。
比如在google的中英文自动翻译中，用的最重要的就是这个统计语言模型。
去年美国标准局(nist)对所有的机器翻译系统进行了评测，google的系统是不仅是全世界最好的，而且
高出所有基于规则的系统很多。
这就是数学的美妙之处了，它把一些复杂的问题变得如此的简单。
看到《数学之美》，在感叹数学的美妙与神奇之处时，自然而然联系到自己专业（地质工程而或岩土工程）中的数学应用。
现在找文献，搜索期刊一大堆基于数学的专业文献，灰色数学的、模糊数学的、非线性的、系统的，等等，这么多的数学的使用，促进了一大批的文章，但这些数学方法的应用究竟是发现了哪些问题？还是解决了实际问题吗？还是仅发了文章，满足了需求？现实是文章好发，用着难用，解决问题还得传统的方法，那么是这些数学方法不行，还是用的太肤浅，根本没发挥其威力来？如果没有发挥出威力来，那怎么用？怎么发挥？
(1)(2)。